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Dify:如何利用开源平台构建强大的AI工作流、RAG 管道、Agent、模型管理
Dify 是一个开源的 LLM 应用开发平台。其直观的界面结合了 AI 工作流、RAG 管道、Agent、模型管理、可观测性功能等,让您可以快速从原型到生产。以下是其核心功能列表: 1. 工作流: 在画布上构...
RAGFlow 是什么?如何部署
RAGFlow 是一个基于深度文档理解技术构建的开源 RAG(检索增强生成)引擎。它为各种规模的企业和个人提供了一个精简的工作流程,结合大型语言模型(LLM),能够针对用户各种复杂格式的数据提供...
使用AutoGen构建复杂的多智能体(Agent)对话系统可以实现高度定制化和灵活性
AutoGen 是一个由 Microsoft 推出的框架,它允许用户创建和管理多个自主代理,以协同完成复杂的任务。本文深入探讨了它的工作原理和应用方式,以及它的优缺点。
(三)12个RAG痛点及其解决方案
准确解释用户查询以检索相关结构化数据可能很困难,尤其是在查询复杂或不明确、文本转化到 SQL 的不灵活以及当前 LLM 在有效处理这些任务方面的局限性的情况下。您可能需要从复杂的 PDF 文档中...
(二)12个RAG痛点及其解决方案
回答可能缺乏必要的细节或特异性,通常需要后续查询才能澄清。答案可能过于模糊或笼统,无法有效满足用户的需求。RAG 流水线中的数据摄取可伸缩性问题是指当系统难以有效管理和处理大量数据时出...